基于視覺(jué)感知與菱形編碼的圖像隱寫(xiě)算法

金 濤,何加銘,楊任爾,曾興斌,樊玲慧

(1.寧波大學(xué)a.信息科學(xué)與工程學(xué)院;b.通信技術(shù)研究所,浙江寧波315211; 2.浙江省移動(dòng)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江寧波315211)

基于視覺(jué)感知與菱形編碼的圖像隱寫(xiě)算法

金 濤1a,2,何加銘1b,2,楊任爾1b,2,曾興斌1b,2,樊玲慧1b,2

(1.寧波大學(xué)a.信息科學(xué)與工程學(xué)院;b.通信技術(shù)研究所,浙江寧波315211; 2.浙江省移動(dòng)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,浙江寧波315211)

為提供較大的隱寫(xiě)容量和保持良好的載密圖像質(zhì)量,提出一種基于視覺(jué)感知和菱形編碼的圖像隱寫(xiě)算法。根據(jù)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng),針對(duì)人眼對(duì)圖像的高中低灰度區(qū)、紋理區(qū)及平滑區(qū)的敏感度的不同,在不同區(qū)域選擇嵌入不同數(shù)量的秘密信息;同時(shí)為了盡可能減少對(duì)圖像像素值的改變,采用改進(jìn)的菱形編碼來(lái)嵌入秘密信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與HVS-OPAP算法相比,該算法圖像的嵌入容量提高了4.09%,獲取的隱寫(xiě)圖像具有更好的不可感知性,同時(shí)峰值信噪比平均提高了1.5 dB,而且該算法具有抗RS隱寫(xiě)分析能力,安全性更高。

隱寫(xiě)術(shù);容量;人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng);像素值;菱形編碼;RS隱寫(xiě)分析

1 概述

隱寫(xiě)術(shù)(steganography)是利用信息隱藏技術(shù)實(shí)現(xiàn)隱蔽通信的技術(shù),其主要思想是將特定的秘密信息隱藏到某種公開(kāi)的數(shù)字載體中,而載體本身并沒(méi)有太大的變化,不會(huì)引起懷疑,從而達(dá)到隱蔽通信的目的[1]。在目前數(shù)字載體中,數(shù)字圖像在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用最為廣泛,因此,數(shù)字圖像常用作隱蔽通信的載體[2]。

到目前為止,大部分已提出的隱寫(xiě)算法都是在每一個(gè)嵌入單元中嵌入固定數(shù)量的信息[3-9]。這些方法都沒(méi)有考慮人眼對(duì)圖像不同區(qū)域的視覺(jué)感知特性。因此,文獻(xiàn)[10-12]中提到的另一類(lèi)隱寫(xiě)算法考慮了人眼的視覺(jué)感知特性,在圖像的不同區(qū)域嵌入不同數(shù)量的秘密信息。

文獻(xiàn)[8]提出像素差(PVD)隱寫(xiě)算法。然而該算法只考慮的人眼對(duì)于邊緣區(qū)域的敏感度,而且所引入的圖像失真比較大,不適合要求具有較高圖像質(zhì)量的隱寫(xiě)系統(tǒng)。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)(HVS)的改進(jìn)的PVD算法(MF-PVD),該算法與PVD算法相比圖像的失真度大為減小,具有更好的隱寫(xiě)性能。不過(guò)MF-PVD算法和PVD算法一樣都是將秘密信息嵌入到圖像的邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域。最近文獻(xiàn)[10]又提出了一種基于PVD和菱形編碼的隱寫(xiě)算法,獲得了更好的隱寫(xiě)性能。但是,他們的方法只考慮了像素對(duì)的差值,沒(méi)有考慮圖像的其他視覺(jué)特性。

文獻(xiàn)[11]提出了基于HVS的圖像復(fù)雜度最優(yōu)像素調(diào)整算法(HVS-OPAP)。該算法中的圖像塊復(fù)雜度是由圖像塊的標(biāo)準(zhǔn)差決定的,標(biāo)準(zhǔn)差越大,意味著圖像塊越復(fù)雜。因此,HVS-OPAP算法在標(biāo)準(zhǔn)差越大的圖像塊中嵌入更多秘密信息。相比于PVD和MF-PVD,HVS-OPAP在相同的嵌入率下具有更好的圖像質(zhì)量。然而HVS-OPAP是基于OPAP算法的,而OPAP算法是采用LSB替換的方法的。因此, HVS-OPAP是不能夠抵抗基于LSB的隱寫(xiě)分析方法的檢測(cè)的。

本文提出了一種基于HVS和改進(jìn)菱形編碼(MAPPM)的隱寫(xiě)算法(HVS-MAPPM),考慮人眼對(duì)于圖像紋理、灰度和邊緣的敏感度不同,在保證不可感知性的前提下,提高可嵌入容量,并且采用改進(jìn)的菱形編碼,在嵌入過(guò)程中減少像素值的變化,減少圖像的失真度。由于MAPPM具有比LSB替換更好的隱寫(xiě)性能,可以抵抗基于LSB的隱寫(xiě)分析方法的檢測(cè)。

2 算法基本原理

2.1 基于視覺(jué)感知特性的圖像區(qū)域劃分

本文算法利用HVS特性進(jìn)行信息隱藏,即人眼對(duì)于圖像紋理和灰度的敏感度特性。紋理掩蔽效應(yīng)表明,人的視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像平滑區(qū)的改變非常敏感,視覺(jué)閾值較低;而對(duì)圖像紋理復(fù)雜區(qū)的改變不是很敏感,其視覺(jué)閾值比較高[12]?；叶让舾卸缺砻?人眼通常對(duì)中等灰度區(qū)變化最為敏感,而對(duì)低灰度區(qū)和高灰度區(qū)的變化不是很敏感[13]。因此,對(duì)于圖像的紋理區(qū)、高灰度區(qū)和低灰度區(qū),可以嵌入較多的秘密信息,而在圖像的平滑區(qū)和中等灰度區(qū),就嵌入較少的秘密信息。

根據(jù)人眼對(duì)于紋理和灰度的敏感特性,可以將圖像劃分為不同的區(qū)域,在不同的區(qū)域嵌入不同數(shù)量的秘密信息。本文算法將載體圖像劃分成8×8圖像塊,首先計(jì)算每一個(gè)圖像塊的信息熵,通過(guò)信息熵的大小來(lái)判斷圖像塊是紋理復(fù)雜塊還是平滑塊。文獻(xiàn)[14]表明,當(dāng)熵的值為最大熵值的75%時(shí),這個(gè)值是劃分平滑區(qū)和非平滑區(qū)的閾值。而8×8圖像塊的最大閾值為6,則紋理塊和平滑區(qū)的劃分閾值為4.5。統(tǒng)計(jì)每個(gè)圖像塊的平均灰度,將圖像塊分為高灰度塊、中等灰度塊和低灰度塊。文獻(xiàn)[13]表明,對(duì)256級(jí)灰度圖像,低灰度和中等灰度分界在灰度為75處,而高灰度和中等灰度的分界線在灰度180處。人眼灰度歸一化敏感度曲線如圖1所示。

圖1 灰度歸一化敏感度曲線

為了滿足不可感知性同時(shí)又保證較大的隱藏容量,因此當(dāng)圖像塊為平滑塊或中等灰度塊時(shí),標(biāo)記圖像塊的嵌入深度為1,表示嵌入較少的秘密信息;當(dāng)圖像塊為紋理復(fù)雜塊,同時(shí)又是高灰度塊或低灰度塊時(shí),標(biāo)記圖像塊的嵌入深度為3,表示嵌入較多的秘密信息。其他情況下,標(biāo)記圖像塊的嵌入深度為2。

2.2 改進(jìn)的菱形編碼

Chao等人[15]在 2009年提出了菱形編碼(Diamond Encoding,DE),該方法可以將一個(gè)L進(jìn)制的秘密信息嵌入到一個(gè)像素對(duì)中,其中L=2k2+ 2k+1,k≥1,嵌入之后像素對(duì)改變最多不超過(guò)k,嵌入率為(1/2)lb(2k2+2k+1)bpp。對(duì)于一個(gè)像素對(duì)(x,y),嵌入一位L進(jìn)制的秘密信息sL,首先按照式(1)計(jì)算像素對(duì)(x,y)的菱形特征值(DCV):

按照式(2)計(jì)算f(x,y)和sL的模距離,通過(guò)匹配鄰域距離模板Dk,確定嵌入之后的像素對(duì)(a,b)。

其中,DE模板Dk由參數(shù)k決定,例如,當(dāng)k=2時(shí), DE模板D2如圖2所示。

圖2 鄰域距離模板(L=13)

在提取秘密信息時(shí),只簡(jiǎn)單計(jì)算載密圖像像素對(duì)(a,b)的提取函數(shù)值f(a,b),即可得到秘密信息sL。

雖然DE算法大大提高了嵌入率,但是其秘密信息的進(jìn)制是不能任意選取的,這取決于參數(shù)k的選取,而且隨著k的增大,引入的失真會(huì)迅速增加。因此,文獻(xiàn)[16]提出了一種改進(jìn)的菱形編碼算法APPM,該算法不僅可以任意的選取秘密信息的進(jìn)制,而且引入的失真也比DE算法小。

APPM算法改變了DE算法的鄰域距離模板,從而可以嵌入任意進(jìn)制的秘密信息,并且f(x,y)= (x+cL×y)modL,其中參數(shù)cL取決于嵌入的秘密信息進(jìn)制。秘密信息為8進(jìn)制、16進(jìn)制和32進(jìn)制時(shí)的鄰域距離模板如圖3所示。

圖3 鄰域距離模板(L=8,16,32)

但是DE算法和APPM算法在嵌入過(guò)程中都可能會(huì)出現(xiàn)像素值溢出的情況,兩者都按照式(3)來(lái)保證像素值在0～255之間。

其中,v為嵌入秘密信息后的像素值;L為秘密信息的進(jìn)制。但是如果像素值被改變L會(huì)引起載密圖像很大的失真,因此本文對(duì)APPM算法改進(jìn)了像素值溢出的調(diào)整方式,提出了一種新的改進(jìn)菱形算法MAPPM。設(shè)v為載體圖像像素值,v′為嵌入秘密信息后的像素值,如果v′＞255或v′＜0,則按照式(4)改變v為,然后重新嵌入秘密信息。

其中,k為嵌入過(guò)程中像素改變的最大值。當(dāng)像素v按照上述方法改變之后,再嵌入秘密信息,嵌入秘密信息之后的像素值v′將保持在0～255之間,而且該處理方式不會(huì)出現(xiàn)很大的失真。

3 嵌入與提取步驟

3.1 嵌入過(guò)程

嵌入過(guò)程如下:

第1步 讀入載體圖像和秘密信息。

第2步 估計(jì)隱藏容量。將載體圖像劃分成8×8的子塊,對(duì)于每個(gè)子塊Bi,根據(jù)人眼視覺(jué)感知特性計(jì)算每個(gè)子塊的紋理復(fù)雜度和平均灰度值,確定每個(gè)子塊的嵌入深度Di,其中紋理塊和平滑區(qū)的劃分閾值為4.5,低灰度和中等灰度區(qū)的劃分閾值為75,而高灰度和中等灰度的劃分閾值為180。如果嵌入深度為1,嵌入8進(jìn)制的秘密信息;如果嵌入深度為2,則嵌入16進(jìn)制的秘密信息;如果嵌入深度為3,則嵌入32進(jìn)制的秘密信息。并計(jì)算每個(gè)子塊的隱藏容量EiByte/block。

第3步 根據(jù)子塊Bi的嵌入深度Di和隱藏容量Ei,將Ei字節(jié)的秘密信息轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的進(jìn)制,連續(xù)掃描圖像塊Bi的像素對(duì)。設(shè)像素對(duì)為(x,y),根據(jù)本文提出的MAPPM算法嵌入秘密信息,嵌入秘密信息后的像素對(duì)變?yōu)?x′,y′)。重復(fù)上述過(guò)程,直到Ei字節(jié)嵌入到圖像塊Bi中。

第4步 重復(fù)第3步,直到所有秘密信息嵌入到圖像中,最終形成載密圖像。

3.2 提取過(guò)程

在提取秘密信息前,將秘密圖像的嵌入深度表、嵌入起止點(diǎn)等信息通過(guò)安全信道發(fā)送給接收方。

第1步 讀入載密圖像及發(fā)送方發(fā)送來(lái)的數(shù)據(jù)。

第2步 對(duì)載密圖像進(jìn)行8×8分塊,根據(jù)秘密圖像的嵌入深度表,確定每個(gè)子塊B′i的嵌入深度。

第3步 根據(jù)載密圖像子塊B′i的嵌入深度,確定嵌入秘密信息進(jìn)制。連續(xù)掃描圖像塊B′i的像素對(duì)。通過(guò)公式f(x,y)=(x+cL×y)modL直接計(jì)算得到相應(yīng)進(jìn)制的秘密信息,并將其轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制。

第4步 重復(fù)第3步直到提取出所有秘密信息,最終生成秘密信息。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本節(jié)對(duì)提出的隱寫(xiě)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)所用圖像為512×512的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像,分別從視覺(jué)效果、嵌入容量和抗隱寫(xiě)分析性能3個(gè)方面來(lái)評(píng)價(jià)本文提出的隱寫(xiě)算法的性能。

4.1 視覺(jué)效果

實(shí)驗(yàn)通過(guò)HVS-MAPPM與其他基于HVS的算法(如HVS-OPAP和MF-PVD)在不同的嵌入率下的PSNR值進(jìn)行比較,來(lái)評(píng)價(jià)隱寫(xiě)算法所獲得的視覺(jué)效果。其中,測(cè)試圖片為8張512×512的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖片,如圖4所示。

圖4 測(cè)試圖片

表 1和表 2列出了 8張測(cè)試圖片在嵌入280 000 bit和 400 000 bit后的各算法的所獲得的PSNR。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,HVS-OPAP的視覺(jué)效果要優(yōu)于MF-PVD,本文提出的HVS-MAPPM的視覺(jué)效果最優(yōu)。

表1 嵌入280 000 bit后各算法的PSNR dB

表2 嵌入400 000 bit后各算法的PSNR dB

例如當(dāng)嵌入比特為280 000 bit時(shí),HVS-OPAP和HVS-MAPPM算法的平均PSNR分別為47.82 dB和49.36 dB,PSNR提高了1.54 dB;當(dāng)嵌入比特為400 000 bit時(shí),HVS-OPAP和HVS-MAPPM算法的平均PSNR分別為46.39 dB和47.91 dB,PSNR提高了1.51 dB。因此,本文算法具有較好的視覺(jué)效果。

4.2 嵌入容量

嵌入容量是評(píng)價(jià)隱寫(xiě)算法的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。本實(shí)驗(yàn)通過(guò)與HVS-OPAP和MF-PVD算法比較最大可嵌入容量和嵌入最大容量后的PSNR值來(lái)評(píng)價(jià)本文所提出算法的隱寫(xiě)性能。

表3列出了 MF-PVD、HVS-OPAP和 HVSMAPPM算法的最大可嵌入容量和嵌入最大容量后所得到的PSNR的比較結(jié)果。結(jié)果表明:HVS-OPAP的嵌入容量較MF-PVD算法有很大的提升,而本文提出的HVS-MAPPM的嵌入容量又大于HVS-OPAP,而且本文算法在提升了嵌入容量的同時(shí),PSNR也有明顯的提高,從而獲得的載密圖像具有更好的視覺(jué)效果。例如HVS-OPAP和HVS-MAPPM算法的平均嵌入容量分別為484 496 bit和504 328 bit,容量提升了4.09%;以最大容量嵌入后HVS-OPAP和HVS-MAPPM算法的平均PSNR分別為45.41 dB和46.88 dB,提高了1.47 dB。因此,本文算法具有更好的隱寫(xiě)性能。

表3 嵌入容量比較

4.3 抗隱寫(xiě)分析性能

本文采用 RS隱寫(xiě)分析方法來(lái)評(píng)價(jià) HVSMAPPM算法的抗隱寫(xiě)分析能力。RS分析是基于隱寫(xiě)前后圖像平滑度的變化來(lái)檢測(cè)秘密信息的。對(duì)于一幅沒(méi)有嵌入秘密信息的圖像,RM≈R-M,SM≈S-M,但是當(dāng)圖像嵌入秘密信息之后,R-M和SM的值會(huì)增大,RM和S-M的值會(huì)減小,從而可以檢測(cè)出是否嵌入了秘密信息。實(shí)驗(yàn)中的嵌入比率定義為實(shí)際嵌入比特與最大可嵌入比特的比率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5 RS隱寫(xiě)分析結(jié)果

圖5為對(duì)圖像Lena和Peppers進(jìn)行RS隱寫(xiě)分析的分析結(jié)果。結(jié)果表明,RS隱寫(xiě)分析之后所得參數(shù)RM≈R-M,SM≈S-M,無(wú)法判定圖像中是否隱藏了秘密信息,因此本文所提出的HVS-MAPPM算法具有很好的抗RS隱寫(xiě)分析性能。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出一種基于人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)與改進(jìn)菱形編碼的隱寫(xiě)算法。該算法根據(jù)人眼視覺(jué)感知特性,在圖像變化敏感區(qū)嵌入較少秘密信息,相反則嵌入較多秘密信息,并結(jié)合改進(jìn)的菱形編碼,在圖像變化敏感區(qū)嵌入較高進(jìn)制的秘密信息,相反則嵌入較低進(jìn)制的秘密信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在嵌入相同數(shù)量的秘密信息后,本文提出的算法HVS-MAPPM獲得了比MF-PVD和HVS-OPAP更好的視覺(jué)效果,而且有效提高了嵌入容量,具有更好的隱寫(xiě)性能;同時(shí)本文算法還具有抗RS隱寫(xiě)分析能力,安全性更高。

[1] 劉粉林,劉九芬,羅向陽(yáng),等.數(shù)字圖像隱寫(xiě)分析[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

[2] 王朔中,張新鵬,張衛(wèi)明.以數(shù)字圖像為載體的隱寫(xiě)分析研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2009,32(7):1247-1263.

[3] 張新鵬,劉 煥,張穎春,等.融合方向編碼和濕紙編碼的高效信息隱藏[J].上海大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2010,16(1):1-4.

[4] Zhang Xinpeng,Wang Shuozhong.EfficientSteganographic Embedding by Exploiting Modification Direction[J].IEEE Communications Letters,2006,10 (11):781-783.

[5] Lin Kai Yung.Data Hiding by Exploiting Modification Direction Technique Using OptimalPixelGrouping [C]//Proc.of ICETC’10.[S.1.]:IEEE Press,2010: 121-123.

[6] Hong W.An EfficientPrediction-and-shifting Embedding Technique for High Quality Reversible Data Hiding[J].EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2010,10(1):105-118.

[7] Lee C F,Chang C C,Wang K H.An Improvement of EMD Embedding Method for Large Payloads by Pixel Segmentation Strategy [J]. Image and Vision Computing,2008,26(12):1670-1676.

[8] Wu D C,Tsai W H.A Steganographic Method for Imagesby PixelValue Differencing[J].Pattern Recognition Letters,2003,24(9):1613-1626.

[9] Wang C M.A High Quality Steganographic Method with Pixel Value Differencing and Modulus Function [J].Journal of Systems and Software,2008,81(1): 150-158.

[10] Hong W,Chen T S,Luo C W.Data Embedding Using Pixel Value Differencing and Diamond Encoding with Multiple Base Notational System[J].Journal of Systems and Software,2012,85(5):1166-1175.

[11] Lou D C.A Novel Adaptive Steganography Based on Local Complexity and Human Vision Sensitivity[J]. Journal of Systems and Software,2010,83(7):1236-1248.

[12] Qi Huiyan,Zheng Dong,Zhao Jiying.Human Visual System Based Adaptive Digital Image Watermarking [J].Signal Processing,2008,88(1):174-188.

[13] 潘 峰,李 軍,楊曉元,等.基于圖像復(fù)雜度的隱寫(xiě)方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2011,27(8): 2712-2714.

[14] 王海洋.基于人眼灰度敏感特性的信息隱藏技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙:中南林業(yè)科技大學(xué),2011.

[15] Chao R M.A Novel Image Data Hiding Scheme with Diamond Encoding[J].EURASIP Journal on Information Security,2009,(2009).

[16] Hong Wien,Chen Tung-Shou.A Novel Data Embedding Method Using Adaptive Pixel Pair Matching[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2012,7(1):176-184.

編輯 索書(shū)志

Image Steganographic Algorithm Based on Visual Perception and Diamond Encoding

JIN Tao1a,2,HE Jia-ming1b,2,YANG Ren-er1b,2,ZENG Xing-bin1b,2,FAN Ling-hui1b,2
(1a.College of Information Science and Engineering;
1b.Institute of Communication Technology,Ningbo University,Ningbo 315211,China;
2.Key Laboratory of Mobile Internet Application Technology of Zhejiang Province,Ningbo 315211,China)

In order to provide larger capacity of the hidden secret messages and maintain a good visual quality of stegoimage,a novel image steganography based on visual perception and Diamond Encoding(DE)is proposed.According to the Human Visual System(HVS),human eyes have different sensitivity on high gray areas,middle gray areas and low gray areas,texture areas and smooth areas.The different amounts of secret messages are embedded in the different areas of cover images.Especially,the modified DE is used to minimize the change of the image pixel value.Experimental results show that the proposed method can effectively improve the embedding capacity than HVS-OPAP algorithm by 4.09%, while stego-image has better imperceptibility,PSNR average of 1.5 dB,and RS steganalysis methods can not detect whether the secret information is embedded,so it has a better security.

steganography;capacity;Human Visual System(HVS);pixel value;Diamond Encoding(DE); RS stegannalysis

1000-3428(2014)10-0006-05

A

TP393

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.10.002

浙江省移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金資助項(xiàng)目(2010E10005);浙江省新一代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶端軟件科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)基金資助項(xiàng)目(2010R50009);浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)基金資助項(xiàng)目(2012R10009-11,2012R10009-20);浙江省重大科技專項(xiàng)重點(diǎn)工業(yè)基金資助項(xiàng)目(2011C11042)。

金 濤(1989-),男,碩士研究生,主研方向:圖像隱寫(xiě)算法;何加銘,教授;楊任爾、曾興斌,副教授;樊玲慧,碩士研究生。

2013-09-16

2013-11-16E-mail:kingtao01@163.com

中文引用格式:金 濤,何加銘,楊任爾,等.基于視覺(jué)感知與菱形編碼的圖像隱寫(xiě)算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2014, 40(10):6-10.

英文引用格式:Jin Tao,He Jiaming Yang Rener,et al.Image Steganographic Algorithm Based on Visual Perception and Diamond Encoding[J].Computer Engineering,2014,40(10):6-10.